Domain-specific language model의 필요성
[가상생명연구팀 양승무 주임] ChatGPT의 시대가 도래하고 있습니다. AI 업계를 비롯한 다양한 산업과 분야에서도 ChatGPT의 우수성과 실용성이 인정되어, 많은 기업들이 ChatGPT의 적용을 추진하고 있습니다. 이러한 추세는 OpenAI와 같은 주요 기업들 뿐만…
Feature store: Fully managed service for ML Feature
[분석지능개발팀 임창대] What is Feature?ML(Machine Learning) 은 과거의 예시 데이터를 학습한 모델을 기반으로 새로운 데이터 예측을 수행합니다.ML 모델 학습에서 표 형태의 2차원 데이터를 사용하였을 때 행이 예시이고 열이 해당 예시를…
SmileStyle 한국어 대화 스타일 변환 데이터셋
[생성지능개발팀 김성현] 저희 센터의 인공지능 연구 모토는 ‘Human-like AI’ & ‘Fun AI’ 입니다. 그렇다면, 단순히 날씨나 뉴스를 알려주는 챗봇을 넘어, 친근하고, ‘사람 같은’ 인공지능은 어떻게 만들 수 있을까요?저희는 그러한 요소를…
AI Fairness:편견 없는 인공지능을 위하여
[서비스개발팀 임용택] 2015년 6월, 미국 브루클린의 한 흑인 프로그래머는 여자친구와 찍은 사진을 보려던 중 깜짝 놀랄 일을 경험합니다. 구글 포토에 본인들의 사진이 “고릴라” 로 오토 태깅된 것을 보았기 때문입니다. 구글은…
Blender 2.0 克服了开放域聊天机器人的局限性
[Jihyun Song 前期研究团队] 对 Open Domain chatbot 感兴趣并接触 Blender 1.0 和 Meena 的论文已经有 2 年多了。当时，他们进行了长时间的持续对话，他们声称将来会克服，而且他们……
主动学习的学习损失
[服务开发团队，Kyunghwan Lee] 我们在学习模型的过程中经常会遇到未标记的数据包，经常会遇到数据标注的问题。标记所有未标记的数据既费时又费钱……
时序数据分析_TadGAN
[先前的研究团队，Ji-Hyun Song] MIT 研究团队开发的 TadGAN 算法在通过分析时间序列数据来检测异常方面的性能比之前已知的模型具有更好的性能。目前，很多研究异常检测的公司都在
